Inference time increases linearly with batch size

Repository metrics

Stars

9,161 個のスター (9,161 個のスター)

PR merge metrics

30d に merged PR はありません (30d に merged PR はありません)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

バッチサイズがサンプルごとの推論時間を短縮しない理由を調査する。maskrcnn benchmark/modeling/detector のバッチ処理コードを確認し、メモリボトルネックや逐次処理の問題がないかチェックする。GPU使用率と潜在的なOOM問題を考慮する。追加のコンテキストを得るためにissueのコメントを確認する。

技術スタック

pythonpytorch

領域

machine learningaiperformance

Issue 種別

調査

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

半日

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

明確

前提条件

PythonPyTorch

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

65